实战分享｜我在社区O2O企业是如何做用户运营的？,人人都是产品经理微信公众号文章

作者：赵文彪

全文共 3480 字 4 图，阅读需要 8 分钟

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笔者所在的O2O企业是国内一家率先践行新零售理念、并打通线上线下生活场景的一站式社区共享服务平台；以APP为线上工具，以社区三公里为辐射半径，通过线下门店为居民提供各种社区服务。

在短短的一年多时间里，覆盖社区12173个，用户呈爆发性增长，摆在眼前的问题就是——

如何搭建一套可落地的用户运营体系？

这套体系不仅要保证平台用户的活跃度和留存度，而且还的有效推进城市公司、门店、频道之间的运营衔接。

在接手用户运营这一项目后，我与团队主要思考项目的难点在于：

不同于一般APP产品运用AARRR用户模型，建立用户获取、激活、留存、收益、推荐这一纯线上用户生命周期的运营体系，我们运营场景相对来说要复杂的很多。

用户生命的路径延伸到线下，即用户获取主要在线下完成，需引导至线上进行消费，然后再到线下进行服务，每个路径都需要对用户进行运营维护。

其次是公司业务的复杂性。

平台产品品类基本覆盖社区生活的方方面面，从日常生鲜蔬果到洗衣、家修、家政等无所不包，而基本的业务逻辑是用户定位自己的社区，距离用户位置最近的门店进行配送。

由于服务社区的差异，每个门店的产品陈列差异性很大，这就造成了门店品类销售具有一定的偏科性质，经常走量的只是几个需求较大的爆款，导致平台众多服务和商品并不为用户所知。

如何更好帮助门店匹配商品、服务给有需求的用户是一大难题。

经过一年爆发性增长，用户新增速度明显放缓，由于缺乏一套行之有效的用户增长体系，社区用户渗透率并没有达到饱和，如何保证用户能够继续增长是极为重要的运营任务。

针对难点问题，我从以下几方面来阐述社区O2O用户运营体系如何搭建？

用户增长

说起增长，一般思维是引流渠道的运营，包括各应用商城的ASO优化及付费推广，以及新媒体渠道、地推等——这种思维是以CAC为核心，最大化地将CAC优化到最低并寻找到最优渠道的引流模式。

随着流量红利的消失，越来越多的企业在渠道运营方面发现：无论建立多么正确的渠道体系，但在执行过程中，以用户新增注册量KPI为导向的运营策略导致线上来的用户留存率始终无法提升，CAC居高不下，很多产品在随着一段时间的增长爆发后便陷入增长黑洞，增长随之停滞不前。

然而，我们在增长体系的搭建过程中发现：社区O2O的运营新增注册这个指标并不是最重要的，最重要的两个指标是——新用户首单转化率和次月回购率。

新用户由门店引导注册，是否下首单以及次月回购是影响这个用户能否留在平台的重要因素。

前期盲目追求注册用户量增长，反而给平台带来庞大的僵尸用户或者一次性消费用户，并不利于平台整体用户的健康度。

以这两个核心指标为导向，我们以门店为引流中心，以门店三公里内覆盖的小区用户为拉新目标，将小区以划片的形式分配给线下配送人员负责，每个人负责一个片区无重叠，并制定每个配送人员发展消费用户1000户的运营目标，并以配送人员为最小运营单元，建立社群。

一方面最大化的提升小区消费用户渗透率；另一方面通过社群维护用户，提升每个消费用户的消费频率。

在运营管理方面，我们线下有约4000名的配送团队，每个人主职是配送，在配送的过程中，需要利用返程等碎片化时间进行拉新。

除了正常激励机制之外，我们需要知道每个门店覆盖的社区范围、社区划分的片区分布、每个小区消费用户的渗透情况，以及每个配送人员实际拉新的完成情况等。

将需求提给数据开发部门后，数据部门开发出了一套线下用户数据运营平台，通过平台可以直观监控线下拉新数据及小区用户渗透率，对难以渗透的小区采取集中火力进行地推，并由配送人员对每个小区和用户的画像数据进行采集，形成完善的社区画像模型和用户画像模型。

在这套增长体系的指导下，我们甚至后期完全放弃了线上推广渠道的投放，用户实现了免费自增长，有些门店用户月复购率最高可以达到80%。

虽然平台整体用户增长规模速度放缓，但用户质量实现了质的提升。

用户精细化运营

精细化运营离不开对用户进行分层和分群。

前期我们也做了用户标签管理平台，但后来发现：大多数用户标签是没用的。

为什么？

因为脱离了业务场景。

比如：以性别为例，女性标签的用户有40%，男性标签的用户有35%，剩下的是未知性别的。

但是以性别这个标签对用户进行分层后，运营方面又可以做什么呢？

也许会臆想为女性群体推女性常用的商品——但是这和给全平台用户推的效果并没有差别，因为即使都是女性。

每个人的消费偏好和需求也不一样，这就需要一套以业务场景为核心的用户标签体系。

什么是业务场景呢？

业务场景一定是从业务出发能指导业务的。

比如：我们平台有38个频道，每个频道都需要消费用户，怎样从平台用户里为每个频道找出潜在的消费用户？

这就是一个场景。

再比如：

每个频道的消费时间窗口是不一样的，怎样为每个频道已有的消费用户划分出来低频、中频、高频的用户用以指导每个频道的活动运营。

这也是一个场景。

经过与各个频道沟通和采集需求，我们梳理出13类业务场景，针对每个场景搭建相应的用户标签体系，从而能够用来指导业务。

并具体划分了11类标签大类，每个大类下有若干细分子类，每个子类下有数量不等的标签。

同样需求还是由数据部门来实现，数据部门通过数据建模等形式来开发标签管理平台，并实现标签实时的更新。

具体标签怎么用呢？

比如：我们前边提到的，门店就是几个畅销爆款在走量——许多商品和服务有需求的人并不知道，这就需要主动为用户来推荐。

那怎么推荐呢？

传统用户分析是基于用户历史行为，看用户购买了什么就为用户推什么，但发现效果并不理想。原因就是：单看用户历史行为并不能指导业务，历史行为存在滞后性；除了一些高频商品外，用户购买后需求已经满足了，再为用户推送这类商品信息反而是扰民行为。

这个时候就需要用到一类标签，那就是兴趣预测标签。

兴趣预测不单单看用户历史行为了，还要综合平台商品的相似度、时间衰减因子等维度，为用户贴上XX品类、商品的标签。然后以标签为用户分群，并策划相应的商品活动，再为分群用户推送活动信息。

经过一段时间标签模型的优化后，我们发现滞销商品的动销率明显提升。

这就是用户精细化运营的精髓所在——即标签一定要建立在业务场景之上，不要追求一大堆看似很丰富但没用的标签。

比如：一些企业做的360度画像，给用户打的兴趣标签有看书、听音乐等，先不说用户自己填的这些内容是否是真实想法，就以这个给用户打标签就存在可靠的问题。

然而用户喜欢看书这个标签确实是没用的——运营不知道用户喜欢看的是文学类的还是经济类的，就没办法策划针对性的活动。

另外，用户数据运营也是用户运营中很重要的一块，这里不做详细介绍。

社群运营

在社群方面我们还处于探索阶段，但社群运营的效果已发挥出来了：一些门店30%订单来自社群，社群用户为门店贡献了约一半的复购率。

我们的社群主要解决几大问题：

用户服务的问题：社群是由线下配送人员来组建的，每个配送人员服务的片区是固定的，在经过一段时间上门配送及为用户提供便民服务后，配送人员与用户在线下已经有一定的联系；然后用户遇到问题发到群里，群主积极响应，对问题进行解答，一定程度上已成功分担了大部分的客服压力。

用户下单的问题：为什么社群能帮我们贡献一半的复购率呢？原因就是我们服务的社区用户中主力群体快以中老年用户为主了，这些用户明显的一个特点是学习能力差，不会用我们的APP，他们进入社群后就完美的解决了一个下单的问题，想买什么在群里说一下，群主马上会响应，并代用户下单，一个小时候群主自己就为客户送货上门了，这种体验我们称之为社区管家服务。